Patterns of Brain Atrophy in Clinical Variants of Frontotemporal Lobar Degeneration
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: The clinical syndromes of frontotemporal lobar degeneration include behavioral variant frontotemporal dementia (bvFTD) and semantic (SV-PPA) and nonfluent variants (NF-PPA) of primary progressive aphasia. Using magnetic resonance imaging (MRI), tensor-based morphometry (TBM) was used to determine distinct patterns of atrophy between these three clinical groups. METHODS: Twenty-seven participants diagnosed with bvFTD, 16 with SV-PPA, and 19 with NF-PPA received baseline and follow-up MRI scans approximately 1 year apart. TBM was used to create three-dimensional Jacobian maps of local brain atrophy rates for individual subjects. RESULTS: Regional analyses were performed on the three-dimensional maps and direct comparisons between groups (corrected for multiple comparisons using permutation tests) revealed significantly greater frontal lobe and frontal white matter atrophy in the bvFTD relative to the SV-PPA group (p < 0.005). The SV-PPA subjects exhibited significantly greater atrophy than the bvFTD in the fusiform gyrus (p = 0.007). The NF-PPA group showed significantly more atrophy in the parietal lobes relative to both bvFTD and SV-PPA groups (p < 0.05). Percent volume change in ventromedial prefrontal cortex was significantly associated with baseline behavioral symptomatology. CONCLUSION: The bvFTD, SV-PPA, and NF-PPA groups displayed distinct patterns of progressive atrophy over a 1-year period that correspond well to the behavioral disturbances characteristic of the clinical syndromes. More specifically, the bvFTD group showed significant white matter contraction and presence of behavioral symptoms at baseline predicted significant volume loss of the ventromedial prefrontal cortex.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».